为实现小样本上果园病害快速准确识别，本文搭建了一个基于迁移学习的果园病害识别模型。该模型以ResNet-50作为基础模型，设置两种迁移学习训练策略：冻结模型的卷积层，只训练全连接层，对所有层进行微调。实验结果表明，该模型可以达到94.64%的病害识别准确率，与全新学习相比，显著提高了模型的收敛速度和识别能力。
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